支持向量回归算法在梁结构损伤诊断中的应用研究

被引:9
作者
刘龙
孟光
机构
[1] 上海交通大学振动冲击噪声国家重点实验室
关键词
支持向量机; 回归; 模态频率; 损伤识别;
D O I
10.13465/j.cnki.jvs.2006.03.023
中图分类号
TU317 [结构试验与检验];
学科分类号
081304 ; 081402 ;
摘要
支持向量机算法具有很优秀的回归特性,所以将其应用于梁结构的损伤诊断方面。以模态频率作为特征参数,训练支持向量机实现对损伤的定位和程度标识,并通过对悬臂梁的损伤识别仿真计算进行了验证。结果表明:支持向量机在结构损伤诊断领域中具有很好的应用前景。
引用
收藏
页码:99 / 100+126+209 +126
页数:4
相关论文
共 3 条
[1]   基于支持向量机与RBF神经网络的软测量模型比较研究 [J].
冯瑞 ;
宋春林 ;
张艳珠 ;
邵惠鹤 .
上海交通大学学报, 2003, (S2) :122-125
[2]   基于支持向量机的机械故障诊断方法研究 [J].
张周锁 ;
李凌均 ;
何正嘉 .
西安交通大学学报, 2002, (12) :1303-1306
[3]   关于统计学习理论与支持向量机 [J].
张学工 .
自动化学报, 2000, (01) :36-46